Academic Productivity of Equity-Deserving Physician Scholars During COVID-19: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The COVID-19 pandemic presented new barriers and exacerbated existing inequities for physician scholars. While COVID-19's impact on academic productivity among women has received attention, the pandemic may have posed additional challenges for scholars from a wider range of equity-deserving groups, including those who hold multiple equity-deserving identities. To examine this concern, the authors conducted a scoping review of the literature through an intersectionality lens. METHOD: The authors searched peer-reviewed literature published March 1, 2020, to December 16, 2021, in Ovid MEDLINE, Ovid Embase, and PubMed. The authors excluded studies not written in English and/or outside of academic medicine. From included studies, they extracted data regarding descriptions of how COVID-19 impacted academic productivity of equity-deserving physician scholars, analyses on the pandemic's reported impact on productivity of physician scholars from equity-deserving groups, and strategies provided to reduce the impact of the COVID-19 pandemic on academic productivity of physician scholars from equity-deserving groups. RESULTS: Of 11,587 unique articles, 44 met inclusion criteria, including 15 nonempirical studies and 29 empirical studies (22 bibliometrics studies, 6 surveys, and 1 qualitative study). All included articles focused on the gendered impact of the pandemic on academic productivity. The majority of their recommendations focused on how to alleviate the burden of the pandemic on women, particularly those in the early stages of their career and/or with children, without consideration of scholars who hold multiple and intersecting identities from a wider range of equity-deserving groups. CONCLUSIONS: Findings indicate a lack of published literature on the pandemic's impact on physician scholars from equity-deserving groups, including a lack of consideration of physician scholars who experience multiple forms of discrimination. Well-intentioned measures by academic institutions to reduce the impact on scholars may inadvertently risk reproducing and sustaining inequities that equity-deserving scholars faced during the pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».